Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 328-334 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Analisis Metode Backpropragation DalamMemprediksi Kelulusan Mahasiswa Studi Kasus STIKOM Tunas Bangsa
Selvi Salsabillah Nasution * , Harly Okprana, Ilham Syahputra Saragih
Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: Selvisalsabillah@gmail.com
Abstrak− Prediksi kelulusan Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa diperlukan untuk meninjau sejauh mana tingkat pemaha.man Siswa. Backpropagation  merupakan  salah  satu  teknik  yang  baik  digunakan  untuk  prediksi,  Metode  yang  digunakan  adalah  metode Backpropagation. Dengan metode ini dapat dilakukan pengolahan data menggunakan nilai input serta target yang ingin dihasilkan. Sehingga dapat memprediksi kelulusan Mahasiswa dalam uji kompetensi keahlian. Selanjutnya data yang akan dikelola adalah rekap nilai rata-rata kejuruan jurusan sistem komputer dari semester 1 sampai semester 5 dengan aspek pengetahuan pada target siswa Tahun Pelajaran 2019 dan Tahun Pelajaran 2020 yang diperoleh dari penjumlahan seluruh mata pelajaran pada setiap semester. Hasil dari perhitungan  dengan  metode  Backpropagation  dengan  aplikasi  Matlab  akan  menjadi  prediksi  dalam  menghasilkan  nilai  tingkat kelulusan siswa di masa yang akan datang. Sehingga penelitian ini menjadi indikator dalam pengembangan prediksi Mahasiswa dimasa yang akan datang.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan; Backpropagation; Prediksi Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa
Abstract− Predictions of student bud stikom graduation nations are needed to look at the level of insia. Man student. Backpropagation is one of the techniques used for prediction, the method used is the method of backpropagation. This method will allow data processing to use input values and targets to be produced. So it can predict student graduation in competence expertise tests. Furthermore, the data will  be  managed  is  the  vocational  recap  of  the  computer  system's  department  of  department  from  semester  1  to  semester  5  with knowledge on student targets of lesson year 2019 and 2020 school years that are generated from a total of entire subjects each semester. The result of calculating the backpropagation method with the matlab application will be the prediction in producing a student's grade level of graduation in the future. So this research should be an indicator of future student development predictions.
Keywords: Artificial Nerve Tissue; Backpropagation; Predictive Female to the Nation's Bud

## 1. PENDAHULUAN
Kelulusan mahasiswa merupakan hal yang penting bagi perguruan tinggi baik negeri maupun swasta. Tingkat kelulusan mahasiswa dapat  mempengaruhi  akreditasi  program  studi dalam perguruan tinggi. Begitu pula pada Perguruan Tinggi Swasta yang ada di Pematangsiantar yakni Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Tunas Bangsa. Melihat pentingya kelulusan mahasiswa terhadap nilai akreditasi,  untuk dapat mengetahui berapa jumlah mahasiswa yang masuk dan yang akan lulus, maka perlu di lakukan serangkaian cara untuk dapat mengetahuinya. Dengan dilakukannya prediksi terhadap kelulusan Mahasiswa dapat  dilakukan upaya-upaya persiapan serta pembekalan pada  Mahasiswa sehingga diharapkan nantinya  dapat  lulus  dengan  baik.  Suatu  sistem  dapat  memperkirakan  atau  memprediksi  suatu  mahasiswa  lulus  tepat, cepat  dan terlambat  akan sangat  mempermudah suatu  sistem yang ada di  kampus untuk  perancangan bagi  mahasiswa tersebut. Jika suatu prediksi dapat akurat untuk suatu akademik dapat digunakan untuk mendapatkan pemahaman tentang resiko faktor dari suatu kurikulum.
Untuk mengatasi masalah diatas perlunya sebuah metode yang bisa memprediksi atas lulusnya Mahasiswa. Salah satu  penggunaan  metode  yang  tepat  digunakan  untuk  prediksi/peramalan  adalah  metode  Backpropagation.  Untuk mengetahui  informasi  prediksi  kelulusan  mahasiswa  Program  Studi  Sistem  Informasi  di  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar,sehingga dapat di identifikasi mahasiswa yang akan gagal atau tidak dapat lulus tepat waktu . Dengan mengetahui hasil prediksi tersebut, sehingga dapat diberikan alternatif pilihan untuk melakukan peningkatan kemampuan melalui  bimbingan  yang  bersifat  khusus.  Dalam  percobaan  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Backpropagation dengan alpha=0.6, hidden layer = 3 toleransi  kesalahan=0.0001, dan target=0.9 menghasilkan sistem yang  mempunyai  tingkat  akurasi  sebesar  (76  %)  dan  mempunyai  tingkat  error  /  kesalahan  sebanyak  (24  %)  dalam menentukan kualitas biji kakao. Dengan menggunakan sistem komputerisasi, pelaksanaan proses penentuan kualitas biji kakao  mampu  mempunyai  tingkat  kesalahan  yang  lebih  kecil[1].  Dari  hasil  pengujian  menggunakan  kedua  metode jaringan  syaraf  tiruan  (backpropagation  dan  learning  vector  quantization)  didapatkan  metode  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation  yang  paling  tepat  diterapkan  dalam  menggali  potensi  mahasiswa  baru  di  STMIK  PalComTech,  Ini dibuktikan dari tingkat akurasi yang didapat dari metode backproagation adalah 99,17%, lebih besar dibandingkan metode lvq  yang  hanya  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  96,67%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  kedua metode jaringan syaraf tiruan, hasil variasi parameter terbaik yakni learning rate = 0,1 dengan jumlah epoch = 100 untuk metode backpropagation sedangkan learning rate = 1 dan jumlah epoch =20 untuk metode learning vector quantization[2]. Hasil yang cukup baik didapatkan dari Backpropagation memberikan hasil yang cukup baik dan memuaskan dalam proses prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke  Provinsi  NTB  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  proses  pengambilan keputusan  pihak-pihak  terkait. Prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke  Provinsi  NTB  dengan  data  yang  mengalami fluktuasi  setiap  bulannya  dengan  menggunakan  metode  Backpropagation  dapat  memprediksi  yang  baik  dengan  MSE 0.003901  yang  mendekati  0  yakni  sehingga  metode  Bakpropagation  ini  cukup  efektif  untuk  digunakan  pada  kasus prediksi[3].
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 328-334 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Metode  backpropagation  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  pemakaian  obat.  Pengujian  hasil  latih  dan dibandingkan kembali dengan data latih sebenarnya diperoleh nilai akurasi rata-rata ±99%. Berdasarkan hasil pengujian untuk data uji, maka presentasi keakuratan rata-rata sistem yang diperoleh 70,66%. Dengan akurasi tertinggi pada jenis obat Vit B com dengan akurasi 93,48%, dan akurasi terendah pada jenis obat piridoksin dengan akurasi sebesar 27,83%. Prediksi akurasi yang rendah disebabkan oleh pola data pemakaian untuk bulan yang sama di tahun yang berbeda yang jauh sehingga menyebabkan tingkat akurasi rendah [4]. Dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma Backpropagatian  proses  prediksi  lebih  cepat,  akurat,  meminimalisir  kesalahan  dan  bisa  menggunakan  teknologi komputer. Serta mudah dalam pengembangannya. Dapat menganalisis faktor menyebabkan kemerosotan prestasi siswa. Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan dapat memprediksi prestasi siswa pada mata pelajaran, Bahasa Indonesia, Bahasa Ingris, Matematika dan IPA dengan algoritma Backpropagation dan penggunaan tools Matlab R2011b, dengan tingkat akurasi mendekati 100%. Model Jaringan Syaraf Tiruan dapat memprediski prestasi siswa pada Mata Pelajaran Ujian Sekolah[5]. Setelah  dilakukan  tahap  implementasi  dan  pengujian  diperoleh  arsitektur  jaringan  terbaik  berdasarkan  berdasarkan pengujian parameter Backpropagation. Arsitektur terbaik yang diperoleh adalah 10-10-1 yaitu 10 neuron input, 10 neuron hidden  dan  1  neuron  output.  Jumlah  learning  rate  terbaik  yaitu  0,1  dan  untuk  iterasi  terbaik  sebanyak  500  iterasi[6]. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk klasifikasi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa PSSI UNEJ memiliki nilai akurasi, presisi, recall, dan F-Measure yang tinggi. Nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 98,82% pada iterasi ke-2000 dan 3000, masing-masing dengan learning rate = 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke- 2000  dan  learning  rate  =  0,5,  0,7  dan  0,9  untuk  iterasi  ke-3000.  Nilai  akurasi  tersebut  didapat  dari  jumlah  data  benar sebanyak 167 data dari 169 data secara keseluruhan [7]. Algoritma backpropagation dapat melakukan proses prediksi, akan  tetapi  baik  atau  tidaknya  nilai  yang  dihasilkan  sangat  dipengaruhi  oleh  penentuan  parameter  seperti  besarnya learning rate dan jumlah neuron pada hidden layer[8]. Model peramalan JST metode backpropagation dengan inisialisasi bobot nguyen widrow, efektif dengan menggunakan arsitektur 2-10-1 untuk peramalan harga close saham AALI.JK dan arsitektur 2-20-1 untuk peramalan harga close saham BBCA.JK [9]. Dengan arsitektur 4-14-1 dapat melakukan prediksi dengan akurasi 91%. Dari tabel hasil prediksi, dapat dilihat bahwa produktivitas jagung di Indonesia mengalami peningkat dari tahun 2018 hingga 2020. Dari hasil dari penelitian ini, diharapkan mampu menjadi masukan bagi pemerintah agar dapat  mengantisipasi  meningkatnya penduduk buta huruf di Indonesia. Parameter serta model arsitektur jaringan yang digunakan sangat mempengaruhi tingkat akurasi [10]. Berdasarkan latar belakang tersebut diharapkan dapat memberikan informasi sebagai langkah bijak dalam menentukan strategi guna meningkatkan kualitas mutu pendidikan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  metodologi penelitian ini menggunakan kerangka kerja penelitian yang dilakukan dengan cara sistematis sebagai acuan dalam penelitian dan memilki beberapa tahapan yang berguna dalam mengambarkan proses penelitian dari awal hingga memperoleh hasil dari penelitian yang nantinya mudah dipahami. Adapun rancangan penelitian yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 328-334 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam proses pengumpulan data yang digunakan untuk  penelitian, penulis melakukan pengamatan secara langsung di Pendidikan  STIKOM  Tunas  Bangsa  untuk  mengetahui  variabel-variabel  yang  tepat  untuk  penelitian  ini.  Pada  tahap melakukan penganalisaan data berdasarkan pada data yang telah ada dan diperoleh pada tahap pengumpulan data, akan dilakukan  beberapa  pelatihan  dan  pengujian  data.  Berdasarkan  referensi-referensi  yang  ada  dan  observasi lapangan.Sumber data pada penelitian ini berdasarkan :
a) Nilai IPK
b) Jumlah SKS yang sudah terpenuhi
c) Jumlah mahasiswa aktif

## 2.2 Diagram Aktifitas Kerja Penelitian
Berikut  ini  alur  kerja  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  yang  digambarkan  dalam  diagram  aktivitas  yang menjelaskan proses penelitian akan dimulai dengan menganalisis kebutuhan data untuk perancangan arsitektur jaringan saraf tiruan.pada gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Analisa Dan Perancangan

## 2.3 Pengolahan Data
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  nilai  IPK  semester  1  sampai  semester  7.  Data  tersebut  akan digunakan untuk  pelatihan jaringan dan pengujian jaringan saraf tiruan. Attribut pada dataset  akan digunakan sebagai neuron input pada jaringan saraf tiruan backpropagation . Sebagai input dalam memprediksi lulusan mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa Program Studi Sistem Informasi tahun 2016 terdiri dari 176 dataset sebagai data pelatihan/Training dan tahun 2017 terdiri dari 206 dataset sebagai data uji/Testing. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data IPK semester 1 sampai semester 7 dan terdiri  dari  2 hasil target  prediksi  lulus dan prediksi  tidak lulus. Data tersebut  akan digunakan  untuk  pelatihan  jaringan  dan  pengujian  jaringan  saraf  tiruan  yang  dihasilkan.  Attribut  pada  dataset  akan digunakan sebagai neuron input pada jaringan saraf tiruan Backpropagation. Data dapat dilihat pada Table 1 :
Tabel 1. Data Mahasiswa 2016
No Alternatif Sem 1 Sem 2 Sem 3 Sem 4 Sem 5 Sem 6 Sem 7 Sem 8 Status 1 Mhs 1 2,81 2,32 2,18 2,16 2,95 2,35 3,14 4 Lulus 2 Mhs 2 2,81 2,63 2,47 3,32 3,3 0 1,06 0 Putus Sekolah 3 Mhs 3 3,62 3,84 3,47 3,68 3,55 3,82 3,59 4 Lulus 4 Mhs 4 3,38 3,63 3,18 3,42 3,55 3,47 3,41 4 Lulus 5 Mhs 5 3,62 3,74 3,41 3,89 3,55 4 3,64 4 Lulus 6 Mhs 6 3,62 3,63 3,47 3,84 3,45 4 3,77 4 Lulus 7 Mhs 7 2,81 2,37 0 0 0 0 0 0 Mutasi 8 Mhs 8 2,95 2,53 2,59 2,53 2,95 1,35 0 0 Putus Sekolah 9 Mhs 9 1,62 0 0 0 0 0 0 0 Putus Sekolah 10 Mhs 10 3,33 3,79 3,29 3,74 3,7 3,88 3,64 4 Lulus 11 Mhs 11 3,43 2,84 3,18 3,32 3,7 3,82 3,5 4 Lulus 12 Mhs 12 3,57 3,37 3,71 3,37 3,9 3,71 3,86 4 Lulus 13 Mhs 13 3,67 3,47 3 3,05 3,55 3,53 3,68 4 Lulus 14 Mhs 14 3,43 0,84 0 0 0 0 0 0 Putus Sekolah 15 Mhs 15 3,52 3,26 3,06 3,32 3,7 3,53 3,64 4 Lulus
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 328-334 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No Alternatif Sem 1 Sem 2 Sem 3 Sem 4 Sem 5 Sem 6 Sem 7 Sem 8 Status 16 Mhs 16 3,52 3,32 3,71 3,26 3,45 3,59 3,64 4 Lulus 17 Mhs 17 3,67 3,68 3,88 3,74 3,55 3,88 4 4 Lulus 18 Mhs 18 3,05 3,21 1,18 0,16 0 0 0 0 Putus Sekolah 19 Mhs 19 0 0 0 0 0 0 0 0 Putus Sekolah 20 Mhs 20 2,1 1,89 0,47 0 0 0 0 0 Putus Sekolah 21 Mhs 21 3,48 3,53 3,53 3,42 3,7 3,82 3,5 4 Lulus 22 Mhs 22 3 3,11 3,24 3,26 3,4 3,41 3,36 4 Lulus 23 Mhs 23 3,05 3,16 2,94 2,89 3,55 3,65 3,59 4 Lulus 24 Mhs 24 3,57 3,53 3,24 3,21 3,55 3,47 3,45 4 Lulus 25 Mhs 25 3,14 2,89 3,12 3,21 3,1 3,06 3,86 4 Lulus
Dst...
Sumber: Sistem Informasi Akademik STIKOM Tunas Bangsa

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  tahap  analisa  dan  perancangan,  maka  selanjutnya  melakukan  tahapan  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan analisa dan perancangan sebelumnya.

## 3.1 Data Uji
Data IPK semester 1 sampai 7 mahasiswa tahun 2017 akan digunakan untuk pengujian jaringan saraf tiruan. Attribut pada dataset akan digunakan sebagai neuron input pada jaringan saraf tiruan Backpropagation. Data dapat dilihat pada Table 2 :

## Tabel 2. Data Mahasiswa 2017
No  Alternatif  Sem 1  Sem 2  Sem 3  Sem 4  Sem 5  Sem 6  Sem 7
1 Mhs 1 3,79 4 3,63 3,7 3,47 3,58 3,6 2 Mhs 2 3,79 4 3,74 3,85 3,74 3,84 3,9 3 Mhs 3 3,74 4 3,63 3,85 3,63 3,74 3,75 4 Mhs 4 3,63 4 3,42 3,55 3,74 3,74 3,65 5 Mhs 5 3,74 3,89 3,74 3,8 3,89 4 3,45 6 Mhs 6 3,63 3,89 3,74 3,75 3,79 3,84 3,55 7 Mhs 7 3,74 3,89 3,63 3,55 3,74 3,79 3,65 8 Mhs 8 3,63 3,89 3,42 3,7 3,74 3,74 3,65 9 Mhs 9 3,63 3,89 3,53 3,7 3,63 3,74 3,75 10 Mhs 10 3,89 3,89 3,74 4 3,74 3,84 3,65 11 Mhs 11 3,63 3,89 3,16 3,2 3 3,37 3,5 12 Mhs 12 3,84 3,89 3,37 3,6 3,53 3,63 3,55 13 Mhs 13 3,74 3,89 3,58 3,6 3,74 3,84 3,9 14 Mhs 14 3,84 3,89 3,37 3,3 3,47 3,79 3,75 15 Mhs 15 3,89 3,89 3,63 3,75 3,79 4 3,55 16 Mhs 16 3,79 3,89 3,53 3,8 3,63 4 3,7 17 Mhs 17 3,74 3,89 3,37 3,4 3,79 3,68 3,55 18 Mhs 18 3,42 3,89 3,21 3,55 3,21 3,47 3,2 19 Mhs 19 3,74 3,84 3,89 3,9 3,79 3,74 3,9 20 Mhs 20 3,79 3,84 3,74 3,75 3,79 3,63 3,55 21 Mhs 21 3,74 3,84 3,21 3,9 3,74 3,74 3,65 22 Mhs 22 3,79 3,79 3,79 3,9 3,79 3,84 3,75 23 Mhs 23 3,53 3,79 3,47 3,7 3,79 3,74 3,55 24 Mhs 24 3,63 3,79 3,42 3,7 3,63 3,74 3,45 25 Mhs 25 3,53 3,79 3,21 3,7 3,32 3,53 3,65 Dst...
Sumber: Sistem Informasi Akademik STIKOM Tunas Bangsa

## 3.2 Normalisasi Data Pelatihan
Pada tahap ini membuat bilangan bulat menjadi pecahan dimana data dibuat dari skala 0,1 sampai 0,9 yang nantinya akan digunakan pada data pelatihan Backpropagation. Hal ini dikarenakan fungsi aktivasi yang akan digunakan pada metode Backpropagation. Data dinormalisasikan dengan persamaan:
0,8 ( x – a) X’ =                           + 0.1
(1)
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 328-334 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dimana nilai X’ adalah Nilai data ke-n setelah dinormalisasi; nilai x adalah Nilai data ke-n; nilai a adalah Data nilai terkecil; dan nilai b adalah Data nilai Terbesar. Data pelatihan/Training yang sudah di normalisasi dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Data Pelatihan Hasil Normalisasi No  Alternatif Normalisasi Data Pelatihan Sem 1 Sem 2 Sem 3 Sem 4 Sem 5 Sem 6 Sem 7 1 Mhs 1 0,66200  0,56400  0,53600  0,53200  0,69000  0,57000  0,72800 2 Mhs 2 0,66200  0,62600  0,59400  0,76400  0,76000  0,10000  0,31200 3 Mhs 3 0,82400  0,86800  0,79400  0,83600  0,81000  0,86400  0,81800 4 Mhs 4 0,77600  0,82600  0,73600  0,78400  0,81000  0,79400  0,78200 5 Mhs 5 0,82400  0,84800  0,78200  0,87800  0,81000  0,90000  0,82800 6 Mhs 6 0,82400  0,82600  0,79400  0,86800  0,79000  0,90000  0,85400 7 Mhs 7 0,66200  0,57400  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000 8 Mhs 8 0,69000  0,60600  0,61800  0,60600  0,69000  0,37000  0,10000 9 Mhs 9 0,42400  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000 10 Mhs 10 0,76600  0,85800  0,75800  0,84800  0,84000  0,87600  0,82800 11 Mhs 11 0,78600  0,66800  0,73600  0,76400  0,84000  0,86400  0,80000 12 Mhs 12 0,81400  0,77400  0,84200  0,77400  0,88000  0,84200  0,87200 13 Mhs 13 0,83400  0,79400  0,70000  0,71000  0,81000  0,80600  0,83600 14 Mhs 14 0,78600  0,26800  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000 15 Mhs 15 0,80400  0,75200  0,71200  0,76400  0,84000  0,80600  0,82800 16 Mhs 16 0,80400  0,76400  0,84200  0,75200  0,79000  0,81800  0,82800 17 Mhs 17 0,83400  0,83600  0,87600  0,84800  0,81000  0,87600  0,90000 18 Mhs 18 0,71000  0,74200  0,33600  0,13200  0,10000  0,10000  0,10000 19 Mhs 19 0,10000  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000 20 Mhs 20 0,52000  0,47800  0,19400  0,10000  0,10000  0,10000  0,10000 21 Mhs 21 0,79600  0,80600  0,80600  0,78400  0,84000  0,86400  0,80000 22 Mhs 22 0,70000  0,72200  0,74800  0,75200  0,78000  0,78200  0,77200 23 Mhs 23 0,71000  0,73200  0,68800  0,67800  0,81000  0,83000  0,81800 24 Mhs 24 0,81400  0,80600  0,74800  0,74200  0,81000  0,79400  0,79000 25 Mhs 25 0,72800  0,67800  0,72400  0,74200  0,72000  0,71200  0,87200
Dst...

## 3.3 Pengujian Backpropagation Dengan Arsitektur 7-6-1
Hasil proses pengujian data pelatihan menggunakan pola arsitektur 7-6-1 dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pelatihan Backpropagation Dengan Arsitektur 7-6-1
Gambar 3 menunjukkan hasil Testing menggunakan pola 7-6-1 dimana iterasi berhenti pada epoch ke 115 dengan waktu  eksekusi  selama  0.0  detik  dengan  hasil  MSE  adalah   0.00355  dengan  perbandingan  goal  yang  telah  ditetapkan 0.005 dan learning rate 0.1.

## 3.3 Pengujian Backpropagation Dengan Arsitektur 7-7-1
Hasil proses pengujian data pelatihan menggunakan pola arsitektur 7-7-1 dapat dilihat pada Gambar 4.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 328-334 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 4. Hasil Pelatihan Backpropagation Dengan Arsitektur 7-7-1
Gambar 4 menunjukkan hasil Testing menggunakan pola 7-7-1 dimana iterasi berhenti pada epoch ke 1157 dengan waktu  eksekusi  selama 0.9 detik dengan hasil  MSE adalah  0.00611 dengan perbandingan goal yang telah ditetapkan 0.005 dan learning rate 0.1.

## 3.4 Pengujian Backpropagation Dengan Arsitektur 7-10-1
Hasil proses pengujian data pelatihan menggunakan pola arsitektur 7-10-1 dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pelatihan Backpropagation Dengan Arsitektur 7-10-1
Gambar  5  menunjukkan  hasil Testing menggunakan  pola  7-10-1  dimana  iterasi  berhenti  pada epoch ke  1359 dengan  waktu  eksekusi  selama  11  detik  dengan  hasil  MSE  adalah    0.00946  dengan  perbandingan goal yang  telah ditetapkan 0.005 dan learning rate 0.1.

## 3.5 Pengujian Backpropagation Dengan Arsitektur 7-30-1
Hasil proses pengujian data pelatihan menggunakan pola arsitektur 7-30-1 dapat dilihat pada Gambar 6.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 328-334 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar  6  menunjukkan  hasil Testing menggunakan  pola  7-30-1  dimana  iterasi  berhenti  pada epoch ke  7640 dengan  waktu  eksekusi  selama  57  detik  dengan  hasil  MSE  adalah    0.00273  dengan  perbandingan goal yang  telah ditetapkan 0.005 dan learning rate 0.1.

## 3.6 Rekapitulasi Hasil Pengujian Algoritma Backpropagation
Algoritma Backpropagation merupakan  algoritma  yang  akan  menghasilkan  nilai  prediksi  terbaik  melalui  beberapa arsitektur  jaringan  yang  berbeda.  Hasil  pelatihan  dapat  berubah-ubah  setiap  kali running .  Hal  ini  dikarenakan  waktu running tersebut bergantung pada kondisi komputer pada saat running . Hasil pelatihan yang didapatkan juga akan berbeda apabila running dilakukan dengan komputer yang berbeda. Hal ini dikarenakan spesifikasi komputer sangat berpengaruh terhadap  kinerja  komputer,  secara  langsung  juga  akan  berpengaruh  terhadap  lama  waktu  pelatihan.  Pada  pelatihan algoritma Backpropagation dengan  beberapa  simulasi/percobaan  arsitektur  yang  berbeda  tetapi  parameter Backpropagation yang  sama,  proses  pelatihan  dan  pengujian  selesai  pada  iterasi  yang  berbeda-beda  juga.  Pada  hasil pengujian data pendaftaran mahasiswa baru, jumlah epoch terkecil diperoleh pada arsitektur 7-7-1 yaitu 218 dengan MSE 0.00355 dan akurasi 76,47 %.
Tabel 4. Rekapitulasi Pengujian Backpropagation No  Arsitektur BP  Epoch  Waktu  Akurasi (%) 1 7-6-1 822 0,6 88,57 % 2 7-7-1 1157 0.9 51,94 % 3 7-10-1 1359 11 45,63  % 4 7-30-1 7640 57 11,65 %

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini bahwa hasil pelatihan dapat berubah-ubah setiap kali running . Hal ini dikarenakan waktu running tersebut  bergantung  pada  kondisi  komputer,  Hasil  pelatihan  yang  didapatkan  juga  akan  berbeda dikarenakan spesifikasi komputer sangat berpengaruh terhadap kinerja komputer, secara langsung juga akan berpengaruh terhadap  lama  waktu  pelatihan.  proses  pelatihan  dan  pengujian  algoritma Backpropagation dengan  beberapa simulasi/percobaan  arsitektur  yang  berbeda  tetapi  parameter Backpropagation yang  sama,  selesai  pada  iterasi  yang berbeda-beda juga. Pada hasil pengujian data pendaftaran mahasiswa baru, jumlah epoch terkecil diperoleh pada arsitektur 7-7-1 yaitu 1157 dengan MSE 0.27958 dan akurasi 88,57% %.

## REFERENCES
[1] S. Nurmuslimah, “Implementasi Metode Backpropagation Untuk Mengidentifikasi Jenis Biji Kakao Yang Cacat Berdasarkan Bentuk Biji,” J. Ilm. NERO , vol. Vol. 2, No, no. 2, pp. 91–98, 2016.
[2] Y. Aprizal, R. I. Zainal, and A. Afriyudi, “Perbandingan Metode Backpropagation dan  Learning Vector Quantization (LVQ) Dalam  Menggali  Potensi  Mahasiswa  Baru  di  STMIK  PalComTech,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. , vol. 18, no. 2, pp. 294–301, 2019, doi: 10.30812/matrik.v18i2.387.
[3] K. T. N. Lestari, M. A. Albar, and R. Afwani, “Penerapan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Ke Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB),” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 39–48, 2019, doi: 10.29303/jcosine.v3i1.236.
[4] R. J. Djuli, A. Y. Mauko, and M. Boru, “Normalisasi Masukan dan target dinormalisasi dengan membawa data ke bentuk normal dalam rentang nilai antara 0 sampai 1 apabila fungsi aktivasi yang digunakan adalah,” J. Komput. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 53– 59, 2018.
[5] F. Zola, “Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Prestasi Siswa,” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 1, pp. 58–72, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i1.12.
[6] S. Andriyani and N. Sihombing, “Implementasi Metode Backpropagation Untuk Prediksi Harga Jual Kelapa Sawit Berdasarkan Kualitas Buah,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 155–164, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.40.
[7] F. A. Hizham, Y. Nurdiansyah, and D. M. Firmansyah, “Implementasi Metode Backpropagation Neural Network (BNN) dalam Sistem Klasifikasi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus: Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember),” Berk. Sainstek , vol. 6, no. 2, p. 97, 2018, doi: 10.19184/bst.v6i2.9254.
[8] E. P. Cynthia and E. Ismanto, “Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Univrab , vol. 2, no. 2, pp. 196–209, 2017.
[9] E. Kurniawan, H. Wibawanto, and D. A. Widodo, “Implementasi Metode Backpropogation dengan Inisialisasi Bobot Nguyen Widrow  untuk  Peramalan  Harga  Saham,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  49,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.201961904.
[10]  I.  A.  R.  Simbolon,  F.  Yatussa’ada,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Algoritma  Backpropagation  dalam  Memprediksi  Persentase Penduduk Buta Huruf di Indonesia,” J. Inform. Upgris , vol. 4, no. 2, 2019, doi: 10.26877/jiu.v4i2.2423.